基于油液原子光谱多维时间序列模型的机械磨损状态监测研究

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• 出版年：2010
• 作者：徐超；张培林；任国全；李兵；杨宁
• 单位1：军械工程学院一系
• 出生年：1986
• 学历：硕士研究生
• 语种：中文
• 作者关键词：机械磨损状态监测；油液光谱分析；多维时间序列模型；主成分分析；欧式距离度量
• 起始页：2902
• 总页数：4
• 经费资助：国家自然科学基金项目(50705097)；清华大学摩擦学国家重点实验室开放基金项目(SKLTKF09B06)；军械工程学院基金项目(YJJXM08009)资助
• 刊名：光谱学与光谱分析
• 是否内版：否
• 刊频：月刊
• 创刊时间：1981
• 主管单位：中国科学技术学会
• 主办单位：中国光学学会
• 主编：黄本立
• 电子信箱：chngpxygpfx@vip.sina.com
• 网址：http://www.gpxygpfx.com
• 卷：30
• 期：11
• 期刊索取号：P342.06220
• 数据库收录：已被国内外CSCD，SCI,Ei,CA,AA,PЖ,MEDLINE等文献机构收录
• 核心期刊：本刊系中国物理类、化学类核心期刊

摘要

提出了一种利用润滑油原子光谱分析技术对机械磨损状态进行监测的新方法。对磨合期润滑油原子光谱数据建立多维时间序列模型并视为标准模型，将新数据通过此模型后得到残差并选择残差方差阵元素作为新数据所属磨损状态的特征。然后，利用主成分分析法对高维特征进行降维，提取前三个主成分构成对应磨损状态的特征向量。最后，利用欧式距离度量对测试样本进行分类，达到了对机械磨损状态识别的目的。利用上述方法，通过对某型履带车辆发动机台架实验的光谱数据进行分析，对发动机磨损状态进行了有效识别，从而证明了所提方法的有效性。结果表明，将多维时间序列模型引入油液光谱分析技术，能够实现光谱信息的有效融合，提高机械磨损状态监测的准确性。